[发明专利]基于阵列镜头的老年痴呆测试方法

权利要求书

1.基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，其特征在于，包括：

建立行为特征模型；

利用阵列镜头采集阵列图像组，对阵列图像组进行处理，得到重建图像；

根据重建图像，提取人体外形轮廓；

根据人体外形轮廓，提取行为特征；

将提取出的行为特征输入所述行为特征模型，输出老年痴呆的测试结果。

2.根据权利要求1所述的基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，其特征在于，所述得到重建图像的方法是：

对所述阵列镜头进行标定，得到阵列镜头的内参数；该阵列镜头由若干镜头模组按照N*M阵列形式排列组合而成；

利用所述阵列镜头撷取阵列图像组，利用相应镜头的内参数对阵列图像中的相应图像进行校正，得到校正后的阵列图像组；

对校正后的阵列图像组，进行多视立体匹配；

利用多视立体匹配的结果，通过双线性插值得到初始高分辨率图像；

对初始高分辨率图像进行优化。

3.根据权利要求2所述的基于阵列镜头的老年痴呆测试方法，其特征在于，所述多视立体匹配的方法是：

从校正后的阵列图像组中选取位于中心位置的图像作为参考图像，将参考图像的每个像素点作为网格点，建立空间曲面网，初始深度设为0；将场景空间沿参考图像的主轴方向划分成若干深度层，建立深度集合L；两两深度层的间隔根据两相邻深度层在参考图像上对应的像素位置差确定；

根据公式：

E(f)=Edata(f)+Esmooth(f)=Σx∈g5Dx(fx)+Σ{x1,x2}∈NV{x1,x2}(fx1,fd2)---(1)]]>

确定每个网格点的深度，其中f_x∈L，N是参考图像相邻像素集合，其中D_x(f_x)表示参考图像像素点X在深度f_x处的灰度一致性，表示参考图像两相邻像素点x₁，x₂分别取深度对应的光滑能量项；

求解能量函数确定每个网格点的深度，基于MRF模型算法得到参考图像上每个像素的深度，得到场景的重建表面。